结巴分词原理
jieba分词原理
jieba分词原理
Jieba分词是一种中文分词工具，它基于字典匹配和规则匹配
的原理。
具体来说，它首先利用前缀词典和后缀词典对文本进行扫描，尝试匹配最长的词语；然后，对于未匹配到的词语，根据中文的特点，利用确定性有向无环图(DAG)进行再次扫描，通过动态规划算法计算得到最大概率路径，将文本进行分词。
在Jieba分词的过程中，采用了基于词频和互信息的词频统计
方法来构建字典。
对于未登录词（即字典中没有的词语），采用了基于HMM模型的隐马尔可夫分词方法对其进行切分。
除了基本的中文分词功能外，Jieba还提供了更细粒度的分词
功能，即将词语进行进一步细分，例如将"中国人"分为"中国"和"人"两个词语。
这一功能是通过采用了基于切分词典的前向
最大匹配算法实现的。
Jieba还提供了用户自定义词典的功能，用户可以根据自己的
需求增加、删除或修改词语，以达到更加准确的分词效果。
同时，Jieba对新词的识别也具有一定的能力，能够根据上下文
和词频进行分析，自动识别并合并新词到词典中。
总的来说，Jieba分词工具通过字典匹配和规则匹配的原理实
现了中文分词的功能，并提供了自定义词典和新词识别的功能，以适应不同的分词需求。
结巴分词：全模式、精确模式和搜索引擎模式
结巴分词：全模式、精确模式和搜索引擎模式1.jieba.lcut(sentence)：返回的是⼀个列表1 seg_list = jieba.lcut("我来到北北京清华⼤学")2print(type(seg_list))3print(seg_list)2.jieba.cut(sentence, cut_all=False)：返回的是⼀个迭代器，cut_all默认为False(精确模式)，True(全模式)1 seg_list = jieba.cut("我来到北北京清华⼤学", cut_all=True) # 结巴分词⽤于中⽂分词2print("Full Mode:", "/ ".join(seg_list)) #全模式：将语句所有可以组合的词分出来3 seg_list = jieba.cut("我来到北北京清华⼤学", cut_all=False)4print("Default Mode:", "/ ".join(seg_list)) # 精确模式：将语句划分开5 seg_list = jieba.cut("他来到了了⽹⽹易易杭研⼤⼤厦")6print(", ".join(seg_list))3.jieba.cut_for_search(sentence)：返回⼀个迭代器jieba.lcut_for_search(sentence)：返回⼀个集合搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词在此划分，1 seg_list = jieba.cut_for_search("我来到北北京清华⼤学")2print(type(seg_list))3print(", ".join(seg_list))4 seg_list = jieba.lcut_for_search("我来到北北京清华⼤学")5print(type(seg_list))6print(seg_list)分词⽆论是全模式还是搜索引擎模式都是不会改变语句顺序的，即使语句中⼀些不相邻的字可以组成⼀个词，结巴分词并不会把他们划分为⼀个词。
04-字符串-05-中文分词和结巴库
jieba库常用的分词函数
函数 jieba.cut(s) jieba.cut(s, cut_all=True) jieba.cut_for_search(s) jieba.lcut(s) jieba.lcut(s, cut_all=True) jieba.lcut_for_search(s) jieba.add_word(w)
力, 驱动力
分词的要求
• 不同的应用对分词的要求是不一样的 • 机器翻译：分词颗粒度大，则翻译效果较好
比如“联想公司”作为整体，很容易找到它对应的英语翻译 “Lenovo”，如果分为“联想”和“公司”，很可能翻译失 败。
• 网页搜索：小的颗粒度比大的颗粒度要好
比如“清华大学”如果作为一个词，在对网页分词后，它是一 个整体，当用户查询“清华”时，就找不到“清华大学”了。
Py出真知！
中文分词的特点
• 中文分词与英文分词有很大的不同。对英文而言，单词采用空格 和标点符号来区分。汉语是以字为基本的书写单位，词语之间没 有明显的区分标记，需要人为切分。
• 不同的人对词的切分看法上的差异性远比我们想象的要大得多。 • 1994年，《数学之美》的作者吴军和IBM的研究人员合作，IBM
中文分词库：结巴 jieba
• 中文分词，即 Chinese Word Segmentation，即将一 个汉字序列进行切分，得到一个个单独的词
• 分词效果对信息检索、实验结果有很大影响，分词涉及 各种各样的算法
• 分词算法分为四大类：基于规则、基于统计、基于语义、 基于理解
• 对中文进行分词的工具库有很多，常见的有中国科学院， 计算技术研究所的NLPIR、哈尔滨工业大学的LTP、清华 大学THULAC、斯坦福分词器、HanLP分词器、jieba分 词、IKAnalyzer等
jieba模块的分词方法
jieba模块的分词方法【实用版3篇】目录（篇1）1.介绍 jieba 模块2.jieba 模块的分词方法概述3.jieba 模块的分词方法实现4.jieba 模块的分词方法应用实例5.总结正文（篇1）一、介绍 jieba 模块jieba 模块是一款中文分词工具，基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成有向无环图（DAG），采用动态规划查找最大概率路径，实现分词。
该模块使用 Python 编写，支持 Python 2.7 及以上版本，具有较高的分词准确率和较快的分词速度。
二、jieba 模块的分词方法概述jieba 模块的分词方法采用了基于词典的分词策略，通过建立一个词典，将中文词汇按照一定的规则进行编码，然后根据这些编码进行分词。
在分词过程中，jieba 模块会根据词典中的词汇和句子的语义信息，选择最可能的分词结果。
三、jieba 模块的分词方法实现1.词典构建：jieba 模块首先需要构建一个词典，词典中包含了中文词汇的编码信息。
词典的构建方法有多种，如基于统计方法、基于规则方法等。
2.词图扫描：在分词过程中，jieba 模块会根据词典对句子进行词图扫描，生成有向无环图（DAG）。
词图是一个有向图，其中每个节点表示一个词汇，每条边表示一个词汇出现的概率。
3.最大概率路径查找：jieba 模块采用动态规划方法查找词图中的最大概率路径，从而确定分词结果。
动态规划是一种在数学、计算机科学和经济学领域中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。
四、jieba 模块的分词方法应用实例以下是一个使用 jieba 模块进行分词的实例：```pythonimport jiebasentence = "我爱自然语言处理技术"seg_list = jieba.cut(sentence)print(seg_list)```运行上述代码，输出结果为：```["我", "爱", "自然语言", "处理", "技术"]```五、总结jieba 模块是一种高效的中文分词工具，采用基于词典的分词策略，具有较高的分词准确率和较快的分词速度。
结巴分词原理
结巴分词原理结巴分词是一种基于Python语言开发的中文分词工具，它采用了基于统计的分词方法，能够有效地对中文文本进行分词处理。
结巴分词的原理主要包括三个方面，基于统计的分词算法、词典与HMM模型以及关键词提取与词性标注。
下面将对这三个方面进行详细介绍。
首先，结巴分词采用了基于统计的分词算法。
这种算法是通过分析大量的中文语料库，统计词语之间的搭配和频率，然后根据统计结果来确定词语之间的切分位置。
这种算法能够较好地处理一些新词、专有名词以及一些特殊的词语搭配，具有一定的鲁棒性和适应性。
其次，结巴分词还采用了词典与HMM模型相结合的方法。
词典是指结巴分词内置的一些常用词语和词语搭配，通过词典可以快速地判断出一些常见词语的切分位置。
而HMM模型则是一种隐马尔可夫模型，通过对词语的隐含状态进行建模，来确定最可能的切分位置。
这种方法能够有效地处理一些生僻词和歧义词，提高了分词的准确性。
最后，结巴分词还包括了关键词提取与词性标注功能。
关键词提取是指通过对文本进行分词和统计分析，得到文本中的关键词，从而帮助用户快速地了解文本的主题和重点内容。
而词性标注则是指对分词结果进行词性的标注，可以帮助用户进一步分析文本的语法结构和语义信息。
总的来说，结巴分词是一种基于统计的中文分词工具，它采用了多种方法来实现对中文文本的有效分词处理。
通过对大量语料的统计分析、词典与HMM模型的结合以及关键词提取与词性标注等功能，结巴分词能够较好地满足用户对中文分词的需求，具有一定的准确性和实用性。
结巴分词的原理虽然较为复杂，但是在实际应用中，用户只需要简单调用相应的接口，就可以快速地实现对中文文本的分词处理。
因此，结巴分词在自然语言处理、信息检索、文本挖掘等领域都有着广泛的应用前景，对于提高中文文本处理的效率和准确性具有重要意义。
希望本文对结巴分词的原理有所帮助，谢谢阅读。
Python结巴分词实现关键词抽取分析
Python结巴分词实现关键词抽取分析1 简介关键词抽取就是从⽂本⾥⾯把跟这篇⽂档意义最相关的⼀些词抽取出来。
这个可以追溯到⽂献检索初期，当时还不⽀持全⽂搜索的时候，关键词就可以作为搜索这篇论⽂的词语。
因此，⽬前依然可以在论⽂中看到关键词这⼀项。
除了这些，关键词还可以在⽂本聚类、分类、⾃动摘要等领域中有着重要的作⽤。
⽐如在聚类时将关键词相似的⼏篇⽂档看成⼀个团簇，可以⼤⼤提⾼聚类算法的收敛速度；从某天所有的新闻中提取出这些新闻的关键词，就可以⼤致了解那天发⽣了什么事情；或者将某段时间内⼏个⼈的微博拼成⼀篇长⽂本，然后抽取关键词就可以知道他们主要在讨论什么话题。
总之，关键词就是最能够反映出⽂本主题或者意思的词语。
但是⽹络上写⽂章的⼈不会像写论⽂那样告诉你本⽂的关键词是什么，这个时候就需要利⽤计算机⾃动抽取出关键词，算法的好坏直接决定了后续步骤的效果。
关键词抽取从⽅法来说⼤致有两种：1. 第⼀种是关键词分配，就是有⼀个给定的关键词库，然后新来⼀篇⽂档，从词库⾥⾯找出⼏个词语作为这篇⽂档的关键词；2. 第⼆种是关键词抽取，就是新来⼀篇⽂档，从⽂档中抽取⼀些词语作为这篇⽂档的关键词；⽬前⼤多数领域⽆关的关键词抽取算法（领域⽆关算法的意思就是⽆论什么主题或者领域的⽂本都可以抽取关键词的算法）和它对应的库都是基于后者的。
从逻辑上说，后者⽐前着在实际使⽤中更有意义。
从算法的⾓度来看，关键词抽取算法主要有两类：1. 有监督学习算法，将关键词抽取过程视为⼆分类问题，先抽取出候选词，然后对于每个候选词划定标签，要么是关键词，要么不是关键词，然后训练关键词抽取分类器。
当新来⼀篇⽂档时，抽取出所有的候选词，然后利⽤训练好的关键词抽取分类器，对各个候选词进⾏分类，最终将标签为关键词的候选词作为关键词；2. ⽆监督学习算法，先抽取出候选词，然后对各个候选词进⾏打分，然后输出topK个分值最⾼的候选词作为关键词。
根据打分的策略不同，有不同的算法，例如TF-IDF，TextRank等算法；jieba分词系统中实现了两种关键词抽取算法，分别是基于TF-IDF关键词抽取算法和基于TextRank关键词抽取算法，两类算法均是⽆监督学习的算法，下⾯将会通过实例讲解介绍如何使⽤jieba分词的关键词抽取接⼝以及通过源码讲解其实现的原理。
jieba算法原理
jieba算法原理
杰巴（Jieba）算法是一种中文分词算法，它是基于词图扫描和动态规划原理实现的。
杰巴算法主要分为以下几个步骤：
1. 预处理：将输入的文本进行预处理，包括去除标点符号、转换为小写、去除停用词等。
这一步骤的目的是减少噪声，提高分词的准确性。
2. 生成词图：根据预处理后的文本，生成一个词图。
词图是一个有向图，其中节点表示单词，边表示相邻的单词。
边的权重表示两个单词之间的相似度。
词图中的边可以是基于词性、词义、拼音等多种信息生成。
3. 动态规划：在词图中，我们需要找到一种最优的分词方案，使得分词结果的得分最大化。
动态规划算法（如Viterbi算法）可以用来解决这个问题。
在这个过程中，算法会根据边的权重和已经分词的部分，动态地计算每个节点的得分，并记录最优的分词路径。
4. 解码：根据动态规划算法得到的最优分词路径，将单词重新组合成分词结果。
这一步骤中，还可以对分词结果进行后处理，如去除歧义、修复切分错误等。
5. 评估：评估分词结果的质量和准确性，如计算准确率、召回率等指标。
根据评估结果，可以进一步优化预处理、词图生成和动态规划等环节，以提高分词算法的性能。
综上所述，杰巴（Jieba）算法是一种基于词图扫描和动态规划的中文分词方法。
通过预处理、生成词图、动态规划、解码和评估等步骤，实现了高效、准确的中文分词。
jieba库的原理
jieba库的原理
jieba库是一款中文文本分词库，采用了基于前缀词典和动态规划算法的分词方法。
该库可用于中文文本的分词、关键词提取、词性标注等任务。
jieba库的原理主要有以下几个方面：
1. 前缀词典
jieba库采用了基于前缀词典的分词方法。
前缀词典是一个包含了所有中文单词的列表，每个单词都有一个或多个前缀。
例如，“中国”这个词的前缀可以是“中”、“中国”等。
在分词时，首先需要对中文文本进行分词，得到一个单词列表。
然后按照前缀词典中的单词顺序，从前往后匹配单词，直到找到匹配的单词为止。
如果找不到匹配的单词，则将当前单词与下一个单词合并，继续匹配，直到匹配成功或者无法匹配为止。
2. 动态规划算法
在基于前缀词典的分词方法中，如果匹配失败，则需要进行回溯。
jieba库采用了动态规划算法来避免回溯，提高分词速度。
动态规划算法是一种将问题分解成子问题并重复利用已经求解过的子问题结
果的算法。
在jieba库中，将文本划分成多个子问题，每个子问题的解决依赖于前面子问题的结果，并且已经求解过的子问题结果可以被重复利用。
3. HMM模型
jieba库还采用了隐马尔可夫模型（HMM）来进行词性标注。
HMM
模型是一种统计模型，可以根据给定的序列，推断出隐藏的状态序列。
在jieba库中，将文本划分成多个子问题，每个子问题都对应一个状态。
然后使用HMM模型来根据子问题的状态序列，对文本进行词性标注。
总之，jieba库的原理是将中文文本分解成多个子问题，使用前缀词典、动态规划算法和HMM模型来进行分词、关键词提取和词性标注等任务。
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结巴分词原理
结巴分词是一种中文分词算法，采用基于词频和词汇概率的方法
对文本进行切割，将连续的中文字符序列切分成有意义的词语，“结”是“精准”的意思，“巴”是“速度”的意思，因此结巴分词也被称
为“高性能的中文分词工具”。
其原理是通过对中文文本进行扫描，利用前缀词典和后缀词典构
建起DAG（有向无环图）图，将词典中包含的所有可能的词语都列举出来，再通过最大匹配算法，找到其中最优的切分方案，从而实现对中
文文本的精准分词。
具体来说，结巴分词的前缀词典和后缀词典分别包含了一些常用
的前缀和后缀，例如“的”、“是”、“不”、“了”等等，这些前
缀和后缀可以用来构建DAG图中的节点，对于每个节点，它的出度连
接指向所有可能与该节点组合成词语的后缀节点，从而形成DAG图。
同时，结巴分词还采用了HMM（隐马尔可夫）模型，对分词结果进行统计和优化，从而提高了分词的准确率和速度。
总之，结巴分词算法采用了基于规则和统计的方法，通过前后缀
词典构建DAG图，并采用最大匹配算法和HMM模型优化，实现了对中
文文本的高性能分词。